IA Empresarial: O Desafio Real

O Verdadeiro Desafio: Construindo Aplicações de IA Empresarial

Embora inúmeros recursos sejam investidos no treinamento de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) a cada ano, um obstáculo significativo permanece: integrar efetivamente esses modelos em aplicações práticas e úteis.

A Ilusão do Fine-Tuning

Fine-tuning e Geração Aumentada por Recuperação (RAG) são geralmente considerados métodos bem estabelecidos para aprimorar o conhecimento e as capacidades de modelos de IA pré-treinados. No entanto, o CEO da Aleph Alpha, Jonas Andrulis, aponta que a realidade é mais complexa.

“Há um ano, havia uma crença generalizada de que o fine-tuning era uma solução mágica. Se um sistema de IA não funcionasse como desejado, a resposta era simplesmente fine-tuning. Não é tão simples assim”, explicou ele.

Embora o fine-tuning possa modificar o estilo ou o comportamento de um modelo, não é a abordagem mais eficaz para ensinar novas informações. A expectativa de que o fine-tuning sozinho possa resolver todos os problemas de aplicação de IA é um equívoco.

RAG: Uma Abordagem Alternativa

RAG oferece uma alternativa, funcionando como um bibliotecário que recupera informações de um arquivo externo. Essa abordagem permite atualizações e alterações nas informações dentro do banco de dados sem retreinar ou ajustar o modelo. Além disso, os resultados gerados podem ser citados e auditados quanto à precisão.

“O conhecimento específico deve sempre ser documentado e não armazenado dentro dos parâmetros do LLM”, enfatizou Andrulis.

Embora o RAG ofereça inúmeros benefícios, seu sucesso depende da documentação adequada dos principais processos, procedimentos e conhecimento institucional em um formato que o modelo possa entender. Infelizmente, este nem sempre é o caso.

Mesmo quando a documentação existe, as empresas podem encontrar problemas se os documentos ou processos dependerem de dados fora da distribuição – dados que diferem significativamente dos dados usados para treinar o modelo base. Por exemplo, um modelo treinado exclusivamente em conjuntos de dados em inglês terá dificuldades com a documentação em alemão, especialmente se contiver fórmulas científicas. Em muitos casos, o modelo pode ser incapaz de interpretar os dados.

Portanto, Andrulis sugere que uma combinação de fine-tuning e RAG é normalmente necessária para alcançar resultados significativos. Essa abordagem híbrida aproveita os pontos fortes de ambos os métodos para superar suas limitações individuais.

Unindo a Divisão

A Aleph Alpha pretende se distinguir como uma DeepMind europeia, enfrentando os desafios que impedem empresas e nações de desenvolverem suas próprias IAs soberanas.

IA soberana refere-se a modelos treinados ou ajustados usando conjuntos de dados internos de uma nação em hardware construído ou implantado dentro de suas fronteiras. Essa abordagem garante privacidade, segurança e controle de dados, que são cruciais para muitas organizações e governos.

“Nós nos esforçamos para ser o sistema operacional, a base para empresas e governos construírem sua própria estratégia de IA soberana”, afirmou Andrulis. “Nosso objetivo é inovar onde for necessário, ao mesmo tempo em que aproveitamos o código aberto e as tecnologias de ponta sempre que possível.”

Embora isso ocasionalmente envolva o treinamento de modelos, como o Pharia-1-LLM da Aleph, Andrulis enfatiza que eles não estão tentando replicar modelos existentes como Llama ou DeepSeek. Seu foco é criar soluções exclusivas que abordem desafios específicos.

“Eu sempre direciono nossa pesquisa para se concentrar em coisas significativamente diferentes, não apenas copiando o que todo mundo está fazendo, porque isso já existe”, disse Andrulis. “Não precisamos construir outro Llama ou DeepSeek porque eles já existem.”

Em vez disso, a Aleph Alpha se concentra na construção de estruturas que simplificam e agilizam a adoção dessas tecnologias. Um exemplo recente é sua nova arquitetura de treinamento sem tokenizador, ou “T-Free”, que visa ajustar modelos que podem entender dados fora da distribuição de forma mais eficiente.

As abordagens tradicionais baseadas em tokenizadores geralmente exigem grandes quantidades de dados fora da distribuição para ajustar efetivamente um modelo. Isso é computacionalmente caro e pressupõe que dados suficientes estejam disponíveis.

A arquitetura T-Free da Aleph Alpha contorna esse problema eliminando o tokenizador. Os primeiros testes em seu Pharia LLM na língua finlandesa mostraram uma redução de 70% no custo de treinamento e na pegada de carbono em comparação com as abordagens baseadas em tokenizadores. Essa abordagem inovadora torna o fine-tuning mais acessível e sustentável.

A Aleph Alpha também desenvolveu ferramentas para preencher lacunas no conhecimento documentado que podem levar a conclusões imprecisas ou inúteis.

Por exemplo, se dois contratos relevantes para uma questão de conformidade se contradizem, “o sistema pode abordar o humano e dizer: ‘Encontrei uma discrepância… você pode fornecer feedback sobre se este é um conflito real?’” Andrulis explicou.

As informações coletadas por meio dessa estrutura, chamada Pharia Catch, podem ser realimentadas na base de conhecimento do aplicativo ou usadas para ajustar modelos mais eficazes. Esse ciclo de feedback melhora a precisão e a confiabilidade do sistema de IA ao longo do tempo.

De acordo com Andrulis, essas ferramentas atraíram parceiros como PwC, Deloitte, Capgemini e Supra, que trabalham com clientes finais para implementar a tecnologia da Aleph Alpha. Essas parcerias demonstram o valor e a praticidade das soluções da Aleph Alpha em aplicações do mundo real.

O Fator Hardware

Software e dados não são os únicos desafios que os adotantes da IA Soberana enfrentam. O hardware é outra consideração crítica.

Diferentes empresas e nações podem ter requisitos específicos para serem executados em hardware desenvolvido internamente ou podem simplesmente ditar onde as cargas de trabalho podem ser executadas. Essas restrições podem impactar significativamente a escolha de hardware e infraestrutura.

Isso significa que Andrulis e sua equipe devem oferecer suporte a uma ampla gama de opções de hardware. A Aleph Alpha atraiu um grupo eclético de parceiros de hardware, incluindo AMD, Graphcore e Cerebras.

No mês passado, a Aleph Alpha anunciou uma parceria com a AMD para usar seus aceleradores da série MI300. Essa colaboração aproveitará o hardware avançado da AMD para acelerar o treinamento e a inferência de IA.

Andrulis também destacou as colaborações com a Graphcore, adquirida pelo Softbank, e a Cerebras, cujos aceleradores CS-3 em escala de wafer são usados para treinar modelos de IA para as forças armadas alemãs. Essas parcerias demonstram o compromisso da Aleph Alpha em trabalhar com diversos fornecedores de hardware para atender às necessidades específicas de seus clientes.

Apesar dessas colaborações, Andrulis insiste que o objetivo da Aleph Alpha não é se tornar um serviço gerenciado ou provedor de nuvem. “Nunca nos tornaremos um provedor de nuvem”, afirmou ele. “Quero que meus clientes sejam livres e sem ficarem presos.” Esse compromisso com a liberdade e flexibilidade do cliente diferencia a Aleph Alpha de muitas outras empresas de IA.

O Caminho Adiante: Aumento da Complexidade

Olhando para o futuro, Andrulis prevê que a construção de aplicações de IA se tornará mais complexa à medida que a indústria passa de chatbots para sistemas de IA agentic capazes de resolução de problemas mais sofisticada.

A IA agentic ganhou atenção significativa no ano passado, com construtores de modelos, desenvolvedores de software e fornecedores de hardware prometendo sistemas que podem concluir processos de várias etapas de forma assíncrona. Os primeiros exemplos incluem o Operador da OpenAI e a API de uso de computador da Anthropic. Esses sistemas de IA agentic representam um avanço significativo nas capacidades de IA.

“No ano passado, nos concentramos principalmente em tarefas simples como resumo de documentos ou assistência à escrita”, disse ele. “Agora, está se tornando mais emocionante com coisas que, à primeira vista, nem parecem ser problemas de genAI, onde a experiência do usuário não é um chatbot.” Essa mudança para aplicações de IA mais complexas e integradas apresenta novos desafios e oportunidades para a indústria.

Principais Desafios na Construção de Aplicações de IA Empresarial:

• Preencher a lacuna entre o treinamento do modelo e a integração do aplicativo: Traduzir efetivamente as capacidades dos LLMs em aplicações práticas continua sendo um obstáculo significativo.
• Superar as limitações do fine-tuning: O fine-tuning sozinho geralmente é insuficiente para ensinar aos modelos de IA novas informações ou adaptá-los a tarefas específicas.
• Garantir a qualidade e acessibilidade dos dados: O RAG depende de dados bem documentados e prontamente acessíveis, o que geralmente falta em muitas organizações.
• Lidar com dados fora da distribuição: Os modelos de IA devem ser capazes de lidar com dados que diferem dos dados com os quais foram treinados, o que requer técnicas especializadas.
• Abordar as restrições de hardware: Diferentes empresas e nações têm diferentes requisitos de hardware que devem ser levados em consideração.
• Manter a privacidade e segurança dos dados: A IA soberana exige garantir que os dados sejam processados e armazenados com segurança dentro das fronteiras de uma nação.
• Desenvolver sistemas de IA agentic: Construir aplicações de IA que podem executar processos complexos de várias etapas de forma assíncrona é uma área de pesquisa desafiadora, mas promissora.

Principais Oportunidades na Construção de Aplicações de IA Empresarial:

• Desenvolver soluções de IA inovadoras: Os desafios na construção de aplicações de IA empresarial criam oportunidades para desenvolver soluções inovadoras que atendam a necessidades específicas.
• Aproveitar as tecnologias de código aberto: As tecnologias de código aberto podem ajudar a reduzir custos e acelerar o desenvolvimento de aplicações de IA.
• Colaborar com parceiros de hardware: Colaborar com parceiros de hardware pode ajudar a garantir que as aplicações de IA sejam otimizadas para plataformas de hardware específicas.
• Construir capacidades de IA soberana: A IA soberana pode fornecer às nações e organizações maior controle sobre seus dados e infraestrutura de IA.
• Transformar indústrias com IA: A IA tem o potencial de transformar indústrias automatizando tarefas, melhorando a tomada de decisões e criando novos produtos e serviços.

O Futuro das Aplicações de IA Empresarial:

O futuro das aplicações de IA empresarial provavelmente será caracterizado por:

• Aumento da complexidade: As aplicações de IA se tornarão mais complexas e integradas, exigindo experiência e ferramentas especializadas.
• Maior foco na qualidade dos dados: A qualidade dos dados se tornará cada vez mais importante, pois as aplicações de IA dependem de dados precisos e confiáveis.
• Mais ênfase na segurança e privacidade: A segurança e a privacidade serão fundamentais, pois as aplicações de IA lidam com dados confidenciais.
• Adoção mais ampla da IA agentic: Os sistemas de IA agentic se tornarão mais prevalentes à medida que as organizações buscam automatizar tarefas complexas.
• Inovação contínua: O campo da IA continuará a evoluir rapidamente, levando a novas descobertas e oportunidades.

Ao enfrentar os desafios e abraçar as oportunidades, as organizações podem aproveitar o poder da IA para transformar seus negócios e criar um futuro melhor.